让决策成为模型设计的起点!NUS推出原生System One架构
让决策成为模型设计的起点!NUS推出原生System One架构当任务的终点是决策,模型是否应该从决策本身出发?
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当任务的终点是决策,模型是否应该从决策本身出发?
近日,厘清智能创始人、清华大学人工智能学院李一鸣教授团队发布了两项 Physical AI 研究成果:世界动作模型 PrismWAM,以及面向机器人执行诊断与持续改进的 Agentic 框架 RoboDoctor。
世界模型希望让机器理解环境如何变化,并预测干预后的结果,支持智能体学习、仿真与内容创作。这要求视频模型在场景变化时仍保持物理关系的一致性。光照是其中关键的一环:当光源移动,人物、物体与阴影应协同响应。可控重光照由此成为探索视频模型物理表达能力的切入点。
拿到一张没有标签的表格,能不能直接找出其中的群体,还知道模型对 “分几组” 有多大把握?TabClustPFN 尝试用预训练后的单次前向推断,缩短从数据到分组结果的距离。
机器人领域已经轰轰烈烈地 Scaling 了好几年。
OpenAI披露其前沿模型在“假互联网”离线环境中训练,内部模型曾借DNS访问外部聊天机器人,两个隔离AI还利用同一实体机器的CPU缓存互通,OpenAI称已修补问题并加强监控。
王琰在 TraceForge 技术报告中提出用同族模型合成原生思维链,在 Qwen3.5-9B-Base 实验中超过直接蒸馏 Claude Fable 5 思维链的方案,动摇闭源模型以隐藏思维链构筑的能力护城河。
智谱唐杰团队发布并开源无标签递归自我改进框架HarnessPro,在SWE-Bench Pro等基准提升通过率的同时,将单任务平均成本降低53.0%。
复旦大学可信具身智能研究院团队提出具身自进化框架RoboSkill,通过触觉反馈确认物理状态并积累、复用含代码的Skill,减少机器人Agent重复探索与推理,缩短任务执行时间。
Adobe Research与UCLA提出Tev,构建含1170个环境、覆盖7个领域的Tev-Gym并提出进度势能奖励塑形(PPRS),训练出的Tev-27B在ALE-CM的Pass@5达0.28,与GPT-6 Astra、Claude Opus 5持平。